人工智能-五子棋算法研究

人工智能五子棋论文本文将这些技术用于五子棋中。

设计了一个智能五子棋系统，实现人和计算机两方进行博弈。

以下是店铺整理分享的关于人工智能五子棋论文的相关文章，欢迎阅读!人工智能五子棋论文篇一智能五子棋博弈算法研究摘要：人工智能是一门正在迅速发展的新兴的综合性很强的边缘科学。

博弈是人工智能的主要研究领域之一，他涉及人工智能中的推理技术、搜索方法和决策规划。

本文将这些技术用于五子棋中。

设计了一个智能五子棋系统，实现人和计算机两方进行博弈。

关键词：五子棋人工智能搜索人工智能是一门综合性很强的边缘科学，它研究如何使计算机去做那些过去只能靠人的智力才能做的工作。

而博弈是人工智能研究的一个重要分支，它不仅存在于游戏、下棋之中，也存在于政治、经济、军事和生物竞争中。

五子棋是起源于中国古代的传统黑白棋种之一。

现代五子棋日文称之为“连珠”，英译为“Ren-ju”，英文称之为“Gobang”或“FIR”(Five in a Row的缩写)，亦有“连五子”、“五子连”、“串珠”、“五目”、“五目碰”、“五格”等多种称谓。

与其他棋类相比，五子棋每一层搜索节点数量庞大，因此盘面预测的计算量是非常大的，比如对于五子棋的中盘走法中，如果要预测四步的局面数的话可以达到一百万。

本文是对五子棋算法的设计原理和实现方法进行探讨和研究，主要包括数据结构、搜索算法和优劣评价函数组成，主要的特点包括快速的数据结构设计实现、以及高效率的搜索算法和尽可能的模拟人类的智能。

1、棋局的数据结构表示我们知道五子棋的走法中有优先和禁手，如连四肯定是没有三四优先，而如果是黑方出现三三(包括“四、三、三”)、四四(包括“四、四、三”)，而黑方只能以四三取胜，如果黑方走出禁手则是输;五连与禁手同时形成，先五为胜，等等的规矩。

但是电脑毕竟不是人类，可以类人但是却不可以自己思考，那么就需要给电脑一个它可以明白的评判标准。

下面，我列出基本的棋型优先顺序：造一个二<&hellip;&hellip;<造四个二<冲三<&hellip;&hellip;<冲两个二和一个三<冲双三<冲四<冲四三。

基于CNN的五子棋人工智能策略提取五子棋作为一种古老而又充满挑战的棋类游戏，在人工智能领域中一直是一个重要的研究方向。

为了提高五子棋人工智能的水平，许多学者和研究人员使用了各种不同的方法和策略。

而基于卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）的五子棋人工智能策略提取是近年来备受关注的一种研究方法。

CNN是一种深度学习模型，它通过模仿人脑视觉处理的方式，能够自动提取图像中的特征，并在此基础上进行分类或回归等任务。

在五子棋中，CNN能够通过学习大量的棋局数据，提取关键的棋盘特征，从而辅助决策和制定策略。

首先，利用CNN进行五子棋人工智能策略提取的第一步是构建棋局数据集。

这个数据集应该包含大量的棋局样本，每个样本包括了当前棋盘状态以及接下来的最佳走法。

构建数据集的关键在于获取足够多、多样化的棋局数据，以确保CNN能够在训练过程中获得充分的信息。

接下来，利用构建好的数据集，我们可以开始训练CNN模型。

在训练过程中，CNN模型通过学习大量的棋局数据，逐渐调整自己的参数，以提取最重要的特征。

这些特征可以是关于棋盘局势、落子规律、连珠形态等方面的信息。

通过不断迭代训练，CNN能够逐渐提高自己对于五子棋局势的理解能力，并从中总结出一定的策略规律。

一旦训练完成，我们就可以将训练好的CNN模型应用到实际的五子棋对弈中。

在对弈过程中，模型通过输入当前的棋盘状态，利用已经学到的特征提取能力，预测接下来的最佳走法。

这样，我们就能够借助人工智能的力量，提高自己的棋局判断和决策能力。

基于CNN的五子棋人工智能策略提取方法相较于传统的基于规则的方法，在一些复杂的局面下能够展现出更出色的表现。

传统的基于规则的方法需要事先编写大量的规则，来判断局势和制定策略。

而CNN方法则直接从数据中学习局势和策略，并且具有较强的泛化能力，可以适应更广泛的局面变化。

这使得基于CNN的五子棋人工智能策略提取方法在实践中具有更大的应用潜力。

题目:智能五子棋游戏一、实验目的理解和掌握博弈树的启发式搜索过程和α-β减枝技术，能够用某种程序语言开发一个五子棋博弈游戏。

二、实验要求（1）设计一个15行15列棋盘，要求自行给出估价函数，按极大极小搜索方法，并采用α-β减枝技术。

（2）采用人机对弈方式，对弈双方设置不用颜色的棋子，一方走完后，等待对方走步，对弈过程的每个棋局都在屏幕上显示出来。

当某一方在横、竖或斜方向上先有5个棋子连成一线时，该方为赢。

（3）提交一篇实验论文，以及完整的软件（包括源程序和可可执行程序）和相关文档。

三、实验原理①估价函数的设计：下子后，求在该点的所有8个方向上4格之内的所有的没有阻隔的白子的和加上没有阻隔的黑子的数目之和，和为估价函数的值。

直观来说就是，如果在该点下子后连成同颜色的棋子越多，该点的估价值越大，同时阻挡另一种颜色的棋子越多，估价值也越大。

②判断是否有一方胜出：设计is_win函数，在每一次下子后检查是否是终局（一方胜出或者棋盘下满和局）。

对于棋盘上每一个已经下了棋子的点，检查其4个方向上是否有连续5颗同颜色的棋子，若有，则有一方胜出。

③寻找候选点，用于建立博弈树：对于棋盘上每一个还没有下子的点，测试其附近8个点是否已经下了棋子，若有，把该点加入候选点。

④搜寻最佳着点：根据候选点建立3层的博弈树，再利用估价函数对节点进行比较，得出最佳着点。

四、代码人主要代码public void refreshMax(int n){switch(n){case 1:{ //更新预测棋盘1最大值及其坐标maxValue1=0;number1=0;for(int i=0;i<size;i++){for(int j=0;j<size;j++){if(preBoard1[i][j]>maxValue1){maxX1.clear();maxY1.clear();maxX1.add(i);maxY1.add(j);number1=1;}else if(preBoard1[i][j]==maxValue1){maxX1.add(i);maxY1.add(j);number1++;}}}break;}case 2:{ //更新预测棋盘2最大值及其坐标maxValue2=0;number2=0;for(int i=0;i<size;i++){for(int j=0;j<size;j++){if(preBoard2[i][j]>maxValue2){maxX2.clear();maxY2.clear();maxX2.add(i);maxY2.add(j);number2=1;}else if(preBoard2[i][j]==maxValue2){maxX2.add(i);maxY2.add(j);number2++;}}}break;}case 3:{ //更新预测棋盘3最大值及其坐标maxValue3=0;number3=0;for(int i=0;i<size;i++){for(int j=0;j<size;j++){if(preBoard3[i][j]>maxValue3){maxX3.clear();maxY3.clear();maxX3.add(i);maxY3.add(j);number3=1;}else if(preBoard3[i][j]==maxValue3){maxX3.add(i);maxY3.add(j);number3++;}}}break;}case 4:{ //更新预测棋盘4最大值及其坐标maxValue4=0;number4=0;for(int i=0;i<size;i++){for(int j=0;j<size;j++){if(preBoard4[i][j]>maxValue4){maxX4.clear();maxY4.clear();maxX4.add(i);maxY4.add(j);number4=1;}else if(preBoard4[i][j]==maxValue4){maxX4.add(i);maxY4.add(j);number4++;}}}break;}case 5:{ //更新预测棋盘5最大值及其坐标maxValue5=0;number5=0;for(int i=0;i<size;i++){for(int j=0;j<size;j++){if(preBoard5[i][j]>maxValue5){maxX5.clear();maxY5.clear();maxX5.add(i);maxY5.add(j);number5=1;}else if(preBoard5[i][j]==maxValue5){maxX5.add(i);maxY5.add(j);number5++;}}}break;}case 6:{ //更新预测棋盘6最大值及其坐标maxValue6=0;number6=0;for(int i=0;i<size;i++){for(int j=0;j<size;j++){if(preBoard6[i][j]>maxValue6){maxX6.clear();maxY6.clear();maxX6.add(i);maxY6.add(j);number6=1;}else if(preBoard6[i][j]==maxValue6){maxX6.add(i);maxY6.add(j);number6++;}}}break;}case 7:{ //更新预测棋盘7最大值及其坐标maxValue7=0;number7=0;for(int i=0;i<size;i++){for(int j=0;j<size;j++){if(preBoard7[i][j]>maxValue7){maxX7.clear();maxY7.clear();maxX7.add(i);maxY7.add(j);number7=1;}else if(preBoard7[i][j]==maxValue7){maxX7.add(i);maxY7.add(j);number7++;}}}break;}}}AI主要代码public void refreshMax(int n){switch(n){maxValue1=0;number1=0;for(int i=0;i<size;i++){for(int j=0;j<size;j++){if(preBoard1[i][j]>maxValue1){maxValue1=preBoard1[i][j];maxX1.clear();maxY1.clear();maxX1.add(i);maxY1.add(j);number1=1;}else if(preBoard1[i][j]==maxValue1){maxX1.add(i);maxY1.add(j);number1++;}}}break;}maxValue2=0;number2=0;for(int i=0;i<size;i++){for(int j=0;j<size;j++){if(preBoard2[i][j]>maxValue2){maxValue2=preBoard2[i][j];maxX2.clear();maxY2.clear();maxX2.add(i);maxY2.add(j);number2=1;}else if(preBoard2[i][j]==maxValue2){maxX2.add(i);maxY2.add(j);number2++;}}}break;}maxValue3=0;number3=0;for(int i=0;i<size;i++){for(int j=0;j<size;j++){if(preBoard3[i][j]>maxValue3){maxValue3=preBoard3[i][j];maxX3.clear();maxY3.clear();maxX3.add(i);maxY3.add(j);number3=1;}else if(preBoard3[i][j]==maxValue3){maxX3.add(i);maxY3.add(j);number3++;}}}break;}maxValue4=0;number4=0;for(int i=0;i<size;i++){for(int j=0;j<size;j++){if(preBoard4[i][j]>maxValue4){maxValue4=preBoard4[i][j];maxX4.clear();maxY4.clear();maxX4.add(i);maxY4.add(j);number4=1;}else if(preBoard4[i][j]==maxValue4){maxX4.add(i);maxY4.add(j);number4++;}}}break;}maxValue5=0;number5=0;for(int i=0;i<size;i++){for(int j=0;j<size;j++){if(preBoard5[i][j]>maxValue5){maxValue5=preBoard5[i][j];maxX5.clear();maxY5.clear();maxX5.add(i);maxY5.add(j);number5=1;}else if(preBoard5[i][j]==maxValue5){maxX5.add(i);maxY5.add(j);number5++;}}}break;}maxValue6=0;number6=0;for(int i=0;i<size;i++){for(int j=0;j<size;j++){if(preBoard6[i][j]>maxValue6){maxValue6=preBoard6[i][j];maxX6.clear();maxY6.clear();maxX6.add(i);maxY6.add(j);number6=1;}else if(preBoard6[i][j]==maxValue6){maxX6.add(i);maxY6.add(j);number6++;}}}break;}maxValue7=0;number7=0;for(int i=0;i<size;i++){for(int j=0;j<size;j++){if(preBoard7[i][j]>maxValue7){maxValue7=preBoard7[i][j];maxX7.clear();maxY7.clear();maxX7.add(i);maxY7.add(j);number7=1;}else if(preBoard7[i][j]==maxValue7){maxX7.add(i);maxY7.add(j);number7++;}}}break;}}}五、感想通过这个试验，我对估价函数，极大极小搜索方法，α-β减枝技术有了更全面的认识，对它们的运用也更加熟练。

基于蒙特卡洛树搜索的五子棋对弈算法研究作者：***来源：《电脑知识与技术》2024年第18期关键词：蒙特卡洛树搜索；策略价值网络；强化学习；五子棋；计算机博弈中图分类号：TP389.1 文献标识码：A文章编号：1009-3044（2024）18-0015-040 引言人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）作为一门多领域交叉的学科，不仅对人类社会产生了深远的影响，同时也成为现代科学技术发展的重要方向之一。

随着计算机算力的不断提高和机器学习技术的迅猛发展，AI在各个领域展现出了惊人的应用能力。

其中，游戏博弈问题一直是人工智能研究的重要方向，各种经典游戏的AI算法发展也得到了广泛的关注和研究。

游戏博弈问题是在多方参与、基于策略决策的情境中，通过制定合理的行动策略来获取最优结果的一类问题。

其研究核心是如何利用计算机在合理的时间内搜索到最佳策略，并将其应用于实际的游戏过程中[1]。

AI在棋类游戏领域的研究颇具代表性，其中五子棋作为一种简单却又具有一定复杂性的游戏，一直是AI研究者关注的对象之一。

通过研究五子棋的AI 算法，可以深入分析游戏规则，从而提高AI在其他复杂博弈问题上的应用能力。

蒙特卡洛树搜索（Monte Carlo Tree Search，简称MCTS）是近年来在游戏博弈问题中备受瞩目的一种基于模拟的搜索算法。

相較于传统的搜索方法，MCTS不依赖于先验信息，通过建立搜索树并通过模拟对树节点进行扩展和评估，从而找到最佳路径。

由于其强大的扩展能力和对不完全信息的适应性，MCTS在各种博弈游戏中都取得了较好的效果，成为当前五子棋AI算法的主要研究方法之一。

1 相关工作与技术背景1.1 传统游戏算法及其局限性传统的游戏算法主要采用搜索树或博弈树的方法来解决游戏博弈问题。

其中，最简单的是枚举法，即将所有可能的下法都进行尝试，并选择能够获得最优结果的下法。

然而，随着游戏状态的复杂度增加，枚举法需要耗费大量的计算资源和时间。

五子棋人工智能算法设计与实现一、引言五子棋，作为一种古老而又广泛流行的棋类游戏，一直以来都备受人们的喜爱。

它不仅考验玩家的智力和思维能力，同时也是人工智能算法在博弈领域中的经典案例之一。

本文将重点探讨五子棋人工智能算法的设计与实现，通过对五子棋的规则和特性的分析，提出一种基于博弈树查找的算法，并进行相应的试验，来验证这一算法在五子棋中的有效性。

二、五子棋的规则和特性五子棋是一种双人对弈的棋类游戏。

目标是在一个15x15的棋盘上，以先连成五子的玩家为成功。

每个玩家交替下子，只能在无子的位置下子，棋子只能放在网格交叉点上。

在五子棋中，我们需要思量如下几个规则和特性：1. 规模较小：相较于国际象棋等游戏，五子棋的规模较小，棋盘上只有225个空位，而且在早期阶段每个空位都有浩繁可供选择的位置。

2. 复杂度高：尽管规模小，但五子棋的游戏复杂度分外高，奕棋的每一步对于后面的局势都会产生重要的影响。

3. 查找空间大：在五子棋中，游戏的可能走法分外多，依据计算，一个人的平均走法数可以达到10^170种。

基于以上特点，设计一个高效的五子棋人工智能算法是分外具有挑战性的。

三、五子棋人工智能算法的设计思路针对五子棋的规则和特性，我们提出了一种基于博弈树查找的算法，以实现人工智能在五子棋中的应用。

1. 构建博弈树：起首，我们需要构建五子棋的博弈树。

根节点表示当前局面，每个子节点表示每一步的奕棋位置。

我们假设每个玩家都做出最优的选择，通过递归的方式，构建一棵完整的博弈树。

2. 构建评估函数：为了对博弈树进行评估，我们需要设计一个评估函数来评估每个局面的优劣。

该函数可以依据棋盘上的棋子分布状况、连子数目以及棋子的位置等来计算得分，越高表示该局面越好。

3. Alpha-Beta剪枝：由于查找空间分外大，传统的博弈树查找算法效率较低。

为了提高查找效率，我们引入Alpha-Beta剪枝算法。

这一算法可以在查找过程中剪去一些不必要的分支，使查找过程更加高效。

基于人工智能的棋类游戏研究一、介绍随着人工智能技术的快速发展，越来越多的游戏开始利用人工智能技术进行改进和升级，特别是棋类游戏。

这些改进和升级使得游戏变得更加智能化，更有挑战性。

因此，基于人工智能的棋类游戏研究成为了游戏领域的一个热门话题。

二、基于人工智能的棋类游戏研究的应用1. 自动选择AI根据不同水平的用户对手的强度，系统会自动选择合适的 AI 模型进行对局。

2. 围棋AI围棋是一种极具挑战性的游戏，因为它没有固定的胜利策略。

人类棋手需要凭借自己的经验和直觉来进行棋局分析，而现代围棋 AI 靠的是神经网络和深度学习等技术。

3. 五子棋AI五子棋是一种相对比围棋更简单的棋类游戏。

因此，五子棋 AI 的研究相对较早。

五子棋 AI 通常使用蒙特卡罗树搜索来查找最佳着法。

三、现代棋类游戏中的AI技术1. 遗传算法（GA）遗传算法是一种基于自然遗传和进化理论的优化算法。

在棋类游戏中，遗传算法可以用来优化棋子的移动方式。

遗传算法可以自动地在多个不同的参数中寻找最佳解，从而使得机器的表现更加接近人类的表现。

2. 卷积神经网络（CNN）卷积神经网络主要用来识别图像。

在棋类游戏中，CNN 可以用来识别棋盘上的棋局，然后根据这些识别结果进行决策。

3. 深度学习在最近几年中，深度学习技术的发展为人工智能和游戏开发的领域带来了很多新的创新。

通过使用深度学习技术，开发者可以通过大量的数据来训练 AI 模型，在 AI 模型的表现方面做出了巨大的改进。

四、人工智能的棋类游戏研究的优点1. 更好的游戏体验使用人工智能技术的棋类游戏具有更高的难度和更高的挑战性，可以提供更好的游戏体验。

它可以与更多的人交流，考验你的智力和技巧。

2. 节省时间使用人工智能技术的棋类游戏可以自动计算和分配棋子的移动，这样可以节省时间，更快地完成游戏。

3. 获得更多的反馈使用人工智能技术的棋类游戏可以记录每一步，这样可以让人们获得更多的反馈，更好地完善游戏。

五子棋AI规则五子棋AI算法分析：制作五子棋的AI ，我们首先从五子棋的规则谈起，五子棋分为“有禁手”和"无禁手" 两种规则。

相对而言，“有禁手”的规则更为专业些，而“无禁手”的规则更为大众些，所以，这里我们以“无禁手”的规则制作五子棋游戏。

对于五子棋的AI 而言，主要的思路就是对棋盘上的棋子进行分析，记录自己与对手的棋型，进而对其进行判断，根据对自己更有利的原则，进行优先级分析，然后选定要下棋子的点，并对其进行赋值。

下面是五子棋的棋型的分类：1.五子：某一方形成五个相同颜色的棋子相连2.活四：形成四子相连，并且两端是都没有子的3.冲四：形成四子相连，并且有一端是有对方棋子或者是墙壁，而另一端是没有子的4.活三：形成三子相连，并且两端是都没有子的5.死三：形成三子相连，并且有一端是有对方棋子或者是墙壁，而另一端是没有子的6.活二：形成两子相连，并且两端是都没有子的7.死二：形成两子相连，并且有一端是有对方棋子或者是墙壁，而另一端是没有子的8.单子：一个棋子最后是对形成各种棋型进行一个评估，以方便于去对下子的位置做出最优的选择。

所以给落子的“点”相应的评分，去判断该点会形成什么样的棋型：1.五子：1002.活四：803.活三: 704.冲四: 605.死三：506.活二: 407.死二：308. 单子：０接下来就是对＜自己的棋型＞进行分析，然后对＜对方的棋型＞分析，进而对自己和对家进行总体的打分，得出自己应该是应该进行进攻还是防守。

（这是一个基本思路，具体在实现过程中在进行添加）高级AI 思索：将每个位置进行分析，假设AI落子在该位置，用以上打分规则为AI打分,并将得到的分数加一。

然后，假设玩家落子在该点，为玩家打分，然后将所有的分值汇总。

取最高分作为这个位置的估分，接下来就是取分数最高的位置下棋了。

“位置估分”，下棋的时候，既可以考虑到自己攻击对手，又能考虑到对对手的防御，可以说，很多时候可以顶上考虑两步的AI。

五子棋之人机对弈智能报告
五子棋是一种棋类游戏，古老而又受欢迎，被誉为“智力运动”。

目前，研究人员正在探索五子棋的人机对弈，并分析人机对弈的新技术和新
思想。

近年来，人工智能技术的发展，人工智能程序（AI）在五子棋比赛
中也占据了非常重要的地位，甚至比职业棋手更具优势。

本文将详细介绍
五子棋之人机对弈智能研究，展示人机对弈的新技术与新思想，并分析其
在策略技巧、数学模型分析和智能等技术应用方面的优势。

一、人机对弈的新技术与新思想
在五子棋中，新的技术与思想都为人机对弈带来了新的机遇和挑战。

首先，由于五子棋中的棋子数量有限，不需要考虑博弈树等极其复杂的计
算方法，因此可以采用较为简单的算法，避免过多的运算量。

其次，为了更好地模拟五子棋的复杂性，人机对弈研究者引入了多种
技术来改善AI的能力，如机器学习、数学评估模型和深度学习等。

例如，通过机器学习，人工智能程序可以从以往的游戏历史中学习更加有效的策略，以更快地获取结果。

此外，通过数学评估模型，AI可以根据实时的
棋面评估出每一步的最佳走法，并自动选择最优解，从而使游戏更加有趣。

五子棋人工智能权重估值算法一、五子棋介绍五子棋是中国古代的传统黑白棋种之一。

现代五子棋日文称之为“連珠”,英译为“Renju”,英文称之为“Gobang”或“FIR”(Five in a Row的缩写),亦有“连五子”、“五子连”、“串珠”、“五目”、“五目碰”、“五格”等多种称谓。

五子棋不仅能增强思维能力,提高智力,而且富含哲理,有助于修身养性。

五子棋既有现代休闲的明显特征“短、平、快”,又有古典哲学的高深学问“阴阳易理”;既有简单易学的特性,为人民群众所喜闻乐见,又有深奥的技巧和高水平的国际性比赛;它的棋文化源渊流长,具有东方的神秘和西方的直观;既有“场”的概念,亦有“点”的连接。

它是中西文化的交流点,是古今哲理的结晶。

黑白双方依次落子,任一方先在棋盘上形成横向、竖向、斜向的连续的相同颜色的五个(含五个以上)棋子的一方为胜。

这种规则适合初学的五子棋爱好者。

因为这种规则下黑棋胜算较大。

甚至已经有人证明在黑白双方都不出现错误的情况下,黑棋可以必胜。

所以一般要求连续玩两盘,即任一方执黑,执白各一次。

二、逻辑变量与常量逻辑变量与常量的分析如下:Public Const Five As Integer = 3000 '五子连线得分Public Const FFDL As Integer = 2900 '双活四得分Public Const FFSL As Integer = 2800 '活四成四得分Public Const FTDL As Integer = 2700 '活四活三得分Public Const FL As Integer = 2600 '单活四得分Public Const FFNL As Integer = 2500 '双成四得分Public Const FTSL As Integer = 2400 '成四活三得分Public Const TTDL As Integer = 2300 '双活三得分Public X%, Y% '水平与垂直坐标Public Xt%, Yt% '临时横纵坐标Public CountNum% '棋步总数记录变量Public Piece() As Integer ' 0表示空闲,1为玩家1,2为玩家2Public Piecet() As Integer '用于估值函数使用的临时数组Public GameOrNot As Boolean '是否游戏中Public Flag As Byte '行棋变量,表示该谁下棋,数值与棋子变量相同Public PieceRec() As Integer '定义棋步记录变量以记录所走棋步Public AIOrNot As Boolean '是否人机对战模式,人机对战则为TruePublic LBlock(4) As Boolean, RBlock(4) As Boolean '左堵右堵记录变量数组Public EmptyNumE(4) As Byte '定义空个数记录变量数组Public PieceNum(4) As Byte '定义棋子个数记录数组Public ScoreE(4) As Integer '定义得分数组Public ScoreS As Integer '定义得分记录空间变量Public FirstMove As Boolean '是否玩家先行注:以上声明均在模块中进行。